智源研究院：开源开放让AI快速发展，要建设大模型时代的Linux | 中国AIGC产业峰会

萧箫 2023-05-13 11:45:28 来源：量子位

萧箫 整理自 AIGC峰会

量子位 | 公众号 QbitAI

ChatGPT引爆了大模型，也彻底将大模型相关的AI产业生态带到了新的阶段——

大模型的“涌现能力”，让AI真正展现出了商业化潜力。

然而，也是在这一阶段，想要跟上大模型浪潮的企业，也势必要面对大模型应用所面对的诸多挑战：

在面对不同行业的不同需求时，什么参数量的大模型才是正确的选择；当前大模型无法解决的幻觉，不同领域又要如何应对……

作为一家长期致力于大模型研发的人工智能研究机构，智源研究院如何看待这一阶段大模型的挑战，又会如何应对这波AIGC+大模型浪潮？

智源研究院副院长兼总工程师林咏华认为：

当下我们看到的更多是现象级AI应用，譬如AIGC文生图、类ChatGPT多任务生成模型等，但更重要的是冰山之下的技术栈。

为了完整体现林咏华的思考，在不改变原意的基础上，量子位对演讲内容进行了编辑整理，希望能给你带来更多启发。

中国 AIGC 产业峰会是由量子位主办的行业峰会，近 20 位产业代表与会讨论。线下参与观众 600+，线上收看观众近 300 万，得到了包括 CCTV2、BTV 等在内的数十家媒体的广泛报道关注。

话题要点

• 大模型已经从语言模型上升到认知模型。
• 当下我们看到的更多是现象级AI应用，譬如AIGC文生图、类ChatGPT多任务生成模型等，但更重要的是冰山之下的技术栈。
• 大模型不仅要追求创新性，还要直视未来10年在产业落地过程中形成的新挑战，包括参数量的选择、训练数据等。
• 过去10年，AI快速发展，开源开放的作用不容忽视。
• 当前模型测评任务太简单，需要用更难、更复杂的评测来拉动大模型的发展。

以下为林咏华演讲全文：

大模型面临哪些新挑战？

今天我带来的题目是《Why Large Model, Why Open Source》。

AI浪潮在此前数十年三起三落，去年“大模型+AIGC”的发力，又激发AI浪潮从谷底冲至巅峰。

过去几个月，媒体对ChatGPT的解读已经很充分，而底层大模型是这一切的基座。随着GPT-4的发布，ChatGPT构建在预训练模型之上的对话式生成模型能力得到一个很大的跃进，就不在这里赘述。

大模型的确出现了强大的泛化能力和涌现能力。它能通过人类不同专业领域的考试，例如在美国大学预修课程AP考试中，GPT-4在15门考试获得9门A、4门B，完全达到美国大学本科生的水平；在十多种不同领域的专业考试中已超过人类平均水平。

可见，大模型已经从语言模型上升到认知模型。为什么它可以产生这种能力？

2022年，谷歌曾发表了一篇讨论大模型涌现能力的文章《Emergent Abilities of Large Language Models》，发现当模型参数量达到百亿甚至以上时，在多种任务的few shot或者zero shot上展现了突出的涌现能力。

这也导致了“大炼大模型”现象的产生，伴随有两个重要趋势：一是模型参数越来越大，从1亿参数到万亿参数的模型已经出现；另一个是模型正在从单模态变成多模态。

这意味着大模型不仅要追求创新性，还要直视未来10年在产业落地过程中形成的新挑战：

• 第一，参数量的选择。到底多大的参数量可以支持我们的应用需求？是要追求千亿模型、还是百亿模型就够？
• 第二，海量的训练数据。具体需要有多少训练数据才足够“喂饱”一个百亿或者千亿模型，又有多少信息可以传递到下游任务？
• 第三，评估标准。当模型从单模态走向多模态、从语言模型走向认知模型，我们该怎么评测？
• 第四，大模型持续学习和定点纠错能力。如何让超大规模的模型用较低成本继续学习新的知识、吸纳新的信息？当发现模型输出有错时，如何对基础模型做到定点纠错？
• 最后，很重要的一点是大模型的训练效率、推理效率。

AIGC的成功，需要大模型技术全栈的创新突破。

当下我们看到的是现象级AI应用，譬如AIGC文生图、类ChatGPT多任务生成模型等，但更重要的是冰山之下的技术栈。

一方面，是各类重要的预训练模型，包括语言预训练模型、视觉通用模型、跨模态模型等；另一方面，对这些模型进行预训练的方法，包括数据集、处理数据集的工具和大模型评测方法都至关重要。

此外，也离不开最下面的AI大模型系统技术，包括对训练框架做并行优化、做平台调度优化、甚至用不同架构的AI加速芯片支持大模型训练和推理，都需要投入。

智源如何应对大模型浪潮？

智源研究院专注发展冰山之下的大模型技术栈。

我们打造并开源了包括语言、视觉、图文跨模态、文生图在内的多个预训练大模型，开放了中文等多个语言的上百个数据集及数据工具，并联合多个研究队伍、多家厂商一起，共同打造了AI基础大模型的评测系统。

为了对AI大模型进行系统深入的研究，我们自建了九鼎AI大模型智算平台，包括英伟达和多种国产AI芯片集群，以针对大模型训练进行多任务优化。

过去10年，AI快速发展，开源开放的作用不容忽视，我们也不断站在前人的肩膀上继续前行。

作为中立、非营利研发机构，智源一直在大模型技术发展中保持开源开放的态度，围绕大模型从底向上技术体系，把所有重要技术都通过开源与产业共享。

FlagOpen正是我们和多家企业、高校共同倾力打造的大模型开源技术体系，可以类比为大模型领域的Linux。

其中，最核心的是FlagAI大模型算法、模型及工具一站式开源项目，包括智源自有的“悟道”系列大模型、以及各种全球流行的大模型新算法。

我们通过代码整合和结构优化，为不同的大模型算法搭建统一的pipeline，并与众多主流的并行训练优化技术进行整合，以提升大模型算法的可用性、降低大模型开发者的门槛。

大模型预训练中的数据很重要，因此我们也开源了一整套FlagData数据工具开源项目。FlagData中的数据清洗、过滤、压缩还有分析等能力，可以帮助开发者高效搭建流程，促进产业发展。

此外，FlagEval是面向基础大模型的评测开源项目，而FlagPerf则是针对各种AI芯片的评测开源项目，当前我们也正联合多个厂商一起，共同进行AI系统尤其是大模型的开源评测。

在构建大模型开源技术体系的过程中，智源致力于携手多个厂商团队，打造支持不同深度学习框架和异构芯片的软件体系。

智源开源了哪些大模型？

这里给大家举一些例子，介绍智源过去几个月已经开源的部分重要大模型。

首先是文图表征模型。

随着GPT-4发布，多模态已经成为大模型的下一个制高点，而多模态模型十分依赖文图跨模态预训练基础模型的性能。

一直以来，多语言文图基础模型的发展受制于训练数据，即多语言文图训练数据量太少。例如，在最流行的LAION-5B文图数据集中，英文的文图对数据达到95%以上，而中文等语言数据太少了。

智源的AltCLIP多语言文图表征模型，就针对多语言做了一系列算法创新，使得只用很少的数据就能构建出多语言的文图预训练大模型，并在所有语言上的性能达到SOTA。

目前，AltCLIP-m9已经支持包括英文、中文在内的九种语言，近期还将发布更多语言的版本，希望帮助更多国家用本土语言实现文图方面的跨模态应用。

去年，我们基于自研的AItCLIP-m9，开源了全球第一个多语言文图生成大模型AItDiffusion-m9。

用不同的语言来描述，它生成的图会有些不同，例如用俄语输入一个女孩的描述，大家可以看到女孩的头像是俄罗斯风格的，而用阿拉伯语描述一篮水果，生成的花篮就是阿拉伯风格的。

不同的语言会生成带有不同民族或国家特色的画面，这也正是多语言文图预训练模型的重要能力。

智源在视觉方面也实现了重要进展，推出了EVA通用视觉编码模型。

它在开放域可以针对很多非常困难的长尾数据进行高质量识别。

普通视觉模型，一般只能做到几十种物体的高质量识别和分割，但在开放领域如在我们的生活世界里，肯定不止几十种物体，而这也是自动驾驶等领域需要考虑的问题。

EVA通用视觉编码模型，能够在超过1000个不同类别的长尾实例分割数据集LVIS上，大幅突破现有业界最优的性能。

另一项重要工作，是我们在今年开源的通用视觉解码器Painter。Painter有两大突破：

一方面，它真正意义上实现了一个统一多种下游视觉任务的视觉模型，包括分类、目标识别、分割、关键点检测等，在实现复杂视觉任务上方便了不少；

另一方面，它首创了在视觉领域的“In-context learning”，打破了当前依赖文本语言进行提示学习的单一性，未来将有可能为我们带来更多AI的可能性。

大模型需要怎样的评测技术？

随着大模型技术的快速迭代，相应的评测技术变得尤为重要。

在未来人工智能大模型时代，大多数企业不会自己从头训练一个模型，而会选用别人的模型，因此评测一定会成为推动大模型发展的关键。

给大家举一个文图跨模态大模型的例子，这里有三种业界公认的评测任务，分别为低、中、高难度。

低难度的cross-modal retrival任务在Flickr30k评测集上面已经做到90分，基本超过人类，中难度的zero-shot图片分类接近70分，也接近人类水平。

但在高难度的视觉-语言组合理解任务上，目前业界最好的这批跨模态语言模型也只能拿到10分上下的水平，距离人类的80分、90分相差很远。

我们认为，需要用更难、更复杂的评测来去拉动大模型的发展，而不是一直停留在低中难度。

因此，智源在FlagEval大模型评测开源项目中，发布了当前最为完整的文图多模态大模型评测项目，涵盖12种语言7大任务，包括刚才的低、中、高三种难度。

随着大模型技术发展，模型评测任务正面临更大挑战。

从过去的传统AI模型评测集，到2022年斯坦福提出的HELM（一个以理解能力评测为主的、针对语言大模型的整体系统化评测集），再到语言生成能力、认知能力、乃至人类思维能力等模型智能水平评测，如果持续推进下去，整个评测系统一定会发生翻天覆地的变化。

今年，智源牵头和30多家企业、高校共同打造大模型技术基座，并做面向大模型的支撑平台和评测技术。这里包括数据集及数据平台、基础大模型技术评估体系及评测系统，还有开源开放的算法系统。

我们希望能尽快开放一套适合大模型评测的平台，并邀请更多团队来参与评测、或是参与评测系统的构建。

智源作为人工智能领域的新型研发机构，自2020年确定大模型研究战略方向以来，不仅深耕大模型研究，在过去两年推出全球领先的悟道大模型系列，而且也更加关注技术栈的开源开放，目标是协同更多开发者、企业和高校，一起打造适合国内甚至全球的大模型技术基座。

目前，智源已经聚集了一批全球技术领先的大模型研究团队，希望更多人工智能领域的有志之士加入我们，从底层的技术栈到先进的大模型，我们共同创造卓越。

同时，智源也坚持开放创新，希望通过跟整个产业的开源共创，共同打造大模型的全栈技术，谢谢大家！

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